原贴链接

https://github.com/linkedin/Liger-Kernel

讨论总结

Reddit用户围绕Liger Kernel的性能提升和集成问题展开了深入讨论。主要关注点包括Liger Kernel与Unsloth的比较、其在Hugging Face等主流平台的集成、多GPU训练中的表现以及在非LLM模型预训练中的应用。讨论中还涉及了Liger Kernel的兼容性、示例链接和社区反馈，显示了用户对该工具的兴趣和认可。

主要观点

  1. 👍 Liger Kernel与Unsloth在功能和适用场景上有所不同
    • 支持理由：Liger Kernel已经作为标志引入到Hugging Face的训练器中，显示了其集成能力和适用性。
    • 反对声音：有用户对半专有工具的流行表示不满。
  2. 🔥 Liger Kernel使得LLM训练速度提高了20%，内存使用减少了60%
    • 正方观点：禁用unsloth检查点和CPU卸载后，训练时间大幅缩短，4块3090显卡进行4B参数的完整微调时间从15小时减少到9.5小时。
    • 反方观点：无明显反对声音，多数用户对此表示赞赏。
  3. 💡 Liger Kernel在多GPU训练中表现出色
    • 解释：用户讨论了Liger Kernel在多GPU环境中的应用，认为这可能是一个有效的解决方案。
  4. 💡 Liger Kernel已集成到Hugging Face的训练器中
    • 解释：提供了HF Trainer的示例链接，方便用户参考和使用。
  5. 💡 Liger Kernel在非LLM模型预训练中的应用
    • 解释：用户讨论了Liger Kernel在非LLM模型预训练中的潜在应用，显示了其广泛的适用性。

金句与有趣评论

  1. “😂 kindacognizant：4x3090s eta on 4b full finetune went from 15hrs -> 9.5hrs”
    • 亮点：展示了Liger Kernel在实际应用中的显著性能提升。
  2. “🤔 FullOf_Bad_Ideas：OSS LLM training package from LinkedIn of all things? That wasn’t on my bingo card!”
    • 亮点：表达了用户对LinkedIn发布开源LLM训练包的意外和惊讶。
  3. “👀 OrganicMesh：Awesome work, like how you are using tl.constexpr for fwd and bwd passes.”
    • 亮点：赞赏了Liger Kernel在技术应用上的创新和优化。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，多数用户对Liger Kernel的性能提升和集成能力表示赞赏。主要分歧点在于对半专有工具的流行表示不满，但这一观点并未占据主导地位。可能的原因是用户对性能提升的实际需求超过了对工具来源的关注。

趋势与预测

  • 新兴话题：Liger Kernel在非LLM模型预训练中的应用可能会引发更多讨论。
  • 潜在影响：Liger Kernel的性能提升和兼容性可能会对大型语言模型训练领域产生积极影响，尤其是在多GPU环境中。

详细内容：

标题：Liger Kernel 引发 Reddit 热议，为 LLM 训练带来变革

近日，Reddit 上一则关于“Liger Kernel：One line to make LLM Training +20% faster and -60% memory”的帖子引起了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。原帖提供了 Liger Kernel 的 GitHub 链接：https://github.com/linkedin/Liger-Kernel 。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人问道，Liger Kernel 与 unsloth 相比如何，是否会被合并到上游（如 huggingface 等），还是作为一个独立项目存在。有人回应称，两者存在一些差异。比如，Unsloth 在单个 GPU 上表现出色且覆盖范围更广，还未涉及 LoRA，而 Liger 目前主要针对多 GPU 全参数训练，它更像是内核替换，用户仍需自行选择训练器和训练循环等。详细回复可查看：https://github.com/linkedin/Liger-Kernel/issues/57 。并且，Liger Kernel 从第一天起就作为一个标志被引入到 HF 训练器中。

有人认为多 GPU 训练将会是一个重大突破。有人询问能否将这些内核用于像 TTS 这样的非 LLM 基于变压器的模型，得到的回复是愿意扩展到非 LLM 模型，欢迎添加功能请求。有人分享从测试过的模型架构来看，LoRA 与 Liger kernels、HF Trainer 以及 DeepSpeed 组合使用时效果不错。

有人表示在 4x3090s 上对 4b 进行全微调，从 15 小时减少到 9.5 小时，在禁用 unsloth 检查点和 CPU 卸载以节省内存后效果显著。

有人称赞这是一项惊人的工作，与 DeepSpeed 和 HF Trainer 能很好地配合使用，还能在 https://github.com/linkedin/Liger-Kernel/tree/main/examples/huggingface 找到 HF 训练器示例。

有人感叹，没想到 LinkedIn 会推出开源的 LLM 训练包。还有人对其工作表示赞赏，如使用 tl.constexpr 进行前向和后向传递。也有人询问能否与 galore 一起使用。

这场讨论中，大家对 Liger Kernel 带来的性能提升表示期待，对于其在多 GPU 训练以及与其他工具的兼容性方面存在较多关注。同时，对于其能否应用于更广泛的模型领域也充满好奇。